【计算机视觉】目标检测方法汇总

1、 选择性搜索：方法：滑动窗口，规则块（利用约束进行剪枝）、选择性搜索（自底向上合并相邻的重叠区域） 一步步计算相似度 并且合并、剔除相似度的高的

OverFeat: 核心思想： 1） 区域提名；多尺度滑动 2） 分类和定位：CNN来做分类和预测边框位置 与AlexNet类似 1-5层特征抽取，6-9层为分类层（分类任务） 不同的任务公用特征抽取层（1-5层），只替换6-9层。 3） ’聚合（采用了滑动窗口和多尺度）不同位置和不同大小块上的分类置信度会进行累加。 采用全连接层改造成卷积层的方式，使得相同区域的计算结果可以共享。（共享计算）

基于区域提名的方法 1.R-CNN 2.SPP-net（Spatial Pyramid Pooling,SSP）:传统的方案是对图像进行不同位置的裁剪。SPP会对整图提取固定维度的特征，再把图片平均分成四份、16份 不论输入图片大小是多少，都是提取固定长度的特征 16份为 16256 4份 4256 整图 1*256 SPP使用了多级的空间尺度特征 能够在不同维度抽取特征

主要步骤如下： 1） 区域提名：从原图生成2000个候选框 2） 区域大小缩放：不再做区域归一化 而是缩放到 min(w,h)=s 3） 特征提取 4） 分类与回归

3.Fast R-CNN 解决重复计算带来的问题。 使用简化的SPP层 RoI池化层 测试和训练不再分多步进行省去存储空间 SVD：使用SVD分解全连接层的参数矩阵，压缩为规模很小的全连接层。 步骤： 1） 特征提取 整图输入 得到特征层 2） 区域提名：从原始图片中提取候选区域 并把这些候选框一一投影到最后的特征层 3） 区域归一化：针对特征层的每个区域候选框进行RoI池化，得到固定大小的特征表示； 4） 分类与回归：通过2个全连接层，分别用Softmax多分类进行目标识别，用回归模型进行边框位置与大小微调。

4.Faster R-CNN 不再使用选择性搜索！使用RPN（Region Proposal Network）来计算候选框 任意大小为输入，输出一批区域提名，每个区域对应一个目标分数和位置信息！ 1） 特征提取：同Fast R-CNN 整张图输入 2） 区域提名 k个不同的矩形框 （k个标准框anchor boxes，一般取9） 3） 区域判定：提取后进行判断，用k个回归模型微调候选框位置、大小。 4） 分类与回归：

5.R-FCN 将最后的全连接换成一个位置敏感的卷积网络，这样所有的计算都可以共享。 具体来说，先把每个提名区域划分成k*k个网格 每个网格都有对应编码 会有预测有C+1个输出，C是类别数，1是背景类别。 步骤： 1） 区域提名 RPN 全卷积网络结构 2） 分类与回归：利用和RPN共享的特征进行分类 当进行bbox回归时，将C设置为4.

无区域提名的方法： 6.YOLO: 端到端的方法，进一步把目标判定和目标识别合二为一。 特点: 划分成网格 在每个格子中找边框，如B=2，则每个格子找两个边框及其对应的置信度、对每个格子进行分类求概率。较大的物体可由多个网格单元进行提名。采用NMS（非最大抑制） 直接分类不进行提名 问题：如有2个小目标在一个格子中，模型只能预测一个；损失函数对大小不同的框未做区分。

7.SSD：Single Shot Multibox Detector 改进了YOLO的缺点： 每个格子上有大小固定的不同的Box，称为Default box，用来框定目标物体的位置。 SSD网络：1.前面网络是用于图像分类的标准网络（去掉分类相关层），2.后面的网络用于多尺度特征映射层，实现检测不同大小的目标。 SSD借鉴了Faster-RCNN中的Anchor机制，同时使用多尺度。